In Cambodia, rubber is an important agricultural industry crop that produces latex and rubber wood. Cambodia exports most of its natural rubber to Vietnam, Malaysia, Singapore, China, and Spain. This study aimed to assess export competitiveness of Cambodian rubber using Revealed Comparative Advantage (RCA) and Trade Specialization Index (TSI) and to explore strategies for enhancing exports. This research analyzed secondary data from Trade Map and the General Directorate of Rubber (GDR) from 2002 to 2022. Findings show that Cambodia has a significant comparative advantage globally in natural rubber, with an RCA of 18. Particularly, Cambodia demonstrates substantial comparative advantages in its rubber exports to Vietnam, Malaysia, and China. Additionally, it has a high TSI, indicating a strong potential for expanding exports to these markets. However, Cambodia’s reliance on Vietnam for its rubber exports is high, highlighting the need for efforts to diversify its export markets.

곤충호텔은 곤충이 서식할 수 있도록 인위적으로 만든 구조 물로서 정원이나 텃밭 등 다양한 곳에서 활용되고 있다. 하지만 식생유형, 재료, 설치 방식 등에 따른 곤충 유입 효과에 대한 검증은 부족하며, 국가 또는 지역에 따른 곤충의 종류와 생육환 경이 다름에도 불구하고 곤충호텔에 대한 국내 연구는 전무한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 국립수목원을 대상으로 구체적 인 식생유형 및 재료에 따른 유입 곤충 특성을 확인하고, 국내 실정에 맞는 효과적인 곤충호텔 설치 및 관리방안에 대한 기준 을 제시하고자 하였다. 조사구는 세 가지 식생유형(초지, 침엽수 림, 활엽수림)으로 구분하였으며, 각 식생의 조사구에 두 가지 재료(참나무, 잣나무)를 활용한 곤충호텔을 설치하였다. 조사는 2년동안(2022~2023) 진행되었으며, 매년 4~9월까지 주 1회 씩(총 48회) 곤충호텔의 유입 곤충을 직접 채집하였다. 곤충호 텔에서 채집된 곤충은 총 9목 46과 129종 3,057개체로, 2022 년에는 7목 34과 85종 1,750개체, 2023년에는 8목 35과 77종 1,307개체가 출현하였다. 연도별로 비교하면 1차년도에 유입 된 곤충의 개체수가 2차년도 보다 약 1.3배 많았고, 재료의 부식 에 따른 곤충의 구성도 달라졌다. 식생유형에 따라 구분하면 기간에 상관없이 활엽수림에서 유입 곤충이 가장 많았고, 침엽 수림에서 가장 적었다. 또한 재료에 따른 구분에서는 참나무가 잣나무보다 유입 곤충이 많았다. 참나무의 경우 유입 곤충의 연도별 차이가 적은 반면, 잣나무는 1년차에 비해 2년차에 약 2.3배 줄었다. 상관분석과 계층적 군집분석을 통한 곤충의 유입 특성은 식생유형보다는 재료의 영향이 큰 것으로 확인되었고, 식생유형만 비교했을 경우 초지에 비해 활엽수림과 침엽수림의 유사성이 높았다. 결론적으로 생물 다양성 증진을 목적으로 곤 충호텔을 설치하고자 한다면 초지나 활엽수림에 참나무 재료를 사용하는 것이 유리하며, 잣나무 재료를 이용한다면 1년 주기로 재료 교체가 필요할 것으로 판단된다. 하지만 특정 재료를 선호 하는 곤충의 기주특이성이 확인되었기 때문에 다양한 종류의 재료를 같이 사용하는 것도 하나의 방법이라고 사료된다. 향후 이를 기반으로 전시원에서 실질적으로 활용할 수 있는 곤충호텔 모델 개발로 확대해 나갈 예정이다.

목적 : 본 연구의 목적은 근적외선 차단 안경렌즈의 광학적 특성을 분석하고, 근적외선 차단 안경렌즈를 이해하는 데 도움이 되는 자료를 제시하는 것이다. 방법 : 근적외선 차단 안경렌즈(소재 방법 및 코팅 방법)와 일반 렌즈를 시감투과율 0, 2, 3등급( 10종)으로 구 분하여, 250∼1,400 nm의 분광 투과율을 측정하였고, 청색광 및 근적외선 차단율을 산출하였다. 또한, 주행 중 교통 신호등 감지에 대한 적합도를 확인하기 위해 상대 시각 감쇄 계수(Q)를 분석하였다. 결과 : 시감투과율 분류 0, 2, 3등급에서 투과율은 일반렌즈가 근적외선 차단 안경렌즈보다 높았다(p<0.05). 410∼470 nm 영역에서 근적외선 차단 안경렌즈와 일반렌즈의 청색광 차단율은 차이가 없었고(p>0.05), 470 nm ∼500 nm 영역의 0, 2, 3등급은 차이가 있었다(p<0.05). 근적외선(780 nm∼1,400 nm) 영역의 차단율은 0, 2, 3등급에서 근적외선 차단 안경렌즈가 일반 렌즈에 비해 높았고(p<0.05), 근적외선 차단 성능이 더 우수함을 입증 하였다. 근적외선의 침투로 인해 영향을 받는 눈과 피부 영역에서 근적외선 차단 안경렌즈는 일반 렌즈보다 차단율 이 높았고(p<0.05), 일반렌즈 보다 근적외선의 침투를 감소시킬 수 있을 것이다. 동일한 차단율의 0등급 근적외선 차단 안경렌즈는 소재 방식보다 코팅방식 차단 렌즈의 차단 성능이 좋았다(p<0.05). 시감투과율 0, 2, 3등급에서 근적외선 차단 안경렌즈는 주행 중 교통 신호등 감지를 위한 색 구별에 적합했다. 결론 : 시감투과율 분류 0, 2, 3등급에서 근적외선 차단 안경렌즈는 일반 렌즈에 비해 높은 차단율을 나타내어 그 성능을 입증하였고, 근적외선의 영향을 받는 눈과 피부의 파장 영역에서도 근적외선의 침투를 감소시킬 수 있을 것이다. 결과적으로, 근적외선 차단 안경렌즈의 광학적 특성에 대해 이해하는데 도움이 되는 자료를 제공하였다.

목적 : 근시 교정용 비구면렌즈를 대상으로 중심 두께와 굴절률 및 굴절력 그리고 직경이 가장자리 두께와 무게에 어떠한 영향을 미치는지 비교하고 분석하고자 하였다. 방법 : 시중에 판매되고 있는 근시 교정용 렌즈를 굴절률(1.56~1.74)과 굴절력(-3.00~-8.00 D)별로 252개를 대상으로 선정하였다. 굴절률과 굴절력별로 40.00, 50.00 및 60.00 mm 직경 크기로 평산각 가공하여 가장자리 두께와 무게를 측정하여 그 결과를 비교 분석하였다. 결과 : 가장자리 두께는 직경이 1.00 mm 증가하였을 때 0.11 mm 증가하고 굴절력이 –1.00 D 증가하였을 때 0.50 mm 증가하며 굴절률이 한 단계 높아질 때 0.24 mm 감소한 것으로 나타났다. 무게는 직경이 1.00 mm 증가 하였을 때 0.42 g 증가하고 굴절력이 –1.00 D 증가하였을 때 0.75 g 증가하며 굴절률이 한 단계 높아질 때 0.08 g 감소한 것으로 나타났다. 가장자리 두께와 무게와의 인과관계는 직경이 가장 크고, 굴절력, 굴절률, 중심 두께 순으 로 나타났으며 가장자리 두께가 1.00 mm 증가하면 무게는 2.57 g 증가하는 것으로 나타났다. 결론 : 근시안을 비구면렌즈로 교정하고자 할 때, 굴절이상도와 안경렌즈 각 요소와의 관계를 고려하여 안경렌 즈를 선택하면 가장자리 두께 및 무게 감소에 도움이 되리라 사료된다.

본 연구는 페튜니아(Petunia×hybrida)의 내건성 증진을 위 해 스트레스 메모리 기작을 활용한 프라이밍 처리의 효과를 구명 하고자 하였다. 건조-회복 과정을 통한 프라이밍 처리를 4회 반복 수행하였고, 두 가지 프라이밍 강도(Priming1:물 100mL, Priming2: 물 50mL 관수 후 건조)를 적용한 후 5일 동안 건조스 트레스 조건에서 내성 증진 효과를 관찰하였다. 프라이밍 강도가 높은 Priming2 처리구에서 대조군에 비해 수명이 약 25시간 연장되었다. 이는 페튜니아가 스트레스 메모리 기작을 통해 건조 스트레스에 대한 내성을 높일 수 있음을 보여준다. 본 연구는 정원 식물의 환경 스트레스 내성을 증진시키기 위한 프라이밍 기술의 유용성을 확인하였으며, 향후 다양한 환경 스트레스 조건 에서의 프라이밍 효과를 평가함으로써 화훼식물의 내건성 증진 에 대한 실용적 기술 개발에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

목적 : 이 연구는 COVID-19 팬데믹 전후로 중년층에서 근거리 작업 시간이 증가함에 따라 근시 발달에 미치는 영향을 분석하는 데 중점을 두고 있다. 또한, 팬데믹 기간 동안 생활 방식의 변화가 근시 악화에 어떻게 기여했는지도 평가한다. 방법 : 질병관리청 국민건강영양조사 제8기 자료를 기반으로, 2019년과 2021년 동안 수집된 중년층(40~60세) 의 굴절력 데이터를 분석하였다. 성별, 연령, 근거리 작업 시간 등을 포함한 설문조사 데이터를 바탕으로 통계분석 을 수행하였으며, T-test와 카이제곱 검정(χ²)을 통해 두 시기 간 굴절력 변화를 비교하였다. 결과 : 2021년 팬데믹 이후 중년층의 근시가 유의미하게 악화되었으며, 특히 3시간 이상의 근거리 작업 시간이 고도 근시로의 진행을 가속화시키는 것으로 나타났다. 오른쪽 눈의 굴절력 악화가 더 두드러졌으며, 이는 작업 습 관 및 안구 피로와 관련이 있을 수 있다. 결론 : COVID-19 팬데믹 동안 근거리 작업 시간의 급증이 중년층의 근시 진행에 중요한 영향을 미쳤음을 확인 하였다. 향후 중년층의 시력 보호를 위해 실외 활동 증대와 디지털 기기 사용 시간을 줄이는 예방적 조치가 필요하다.

This study aims to identify crisis signs in small and medium enterprise (SME)-concentrated regions and establish measures to prevent economic recession and normalize regional economies through proactive responses. To achieve this, we investigated and analyzed the crisis status and outlook of companies located in Jeonbuk, their detailed management conditions, management issues by industry, difficulties in business operations, and policy demands. Out of 4,144 SMEs in Jeonbuk's concentrated areas, 270 companies responded to the survey. The results showed that 60% of the responding companies perceived their current management situation as being in a state of crisis. However, the outlook for the next quarter and the following year is expected to improve. Notably, compared to manufacturing companies, non-manufacturing firms responded that their crisis situation in the next quarter would not improve and expected the crisis to persist. In terms of detailed business conditions, regardless of the distinction between manufacturing and non-manufacturing sectors, all aspects of the survey, including domestic sales, export sales, operating profit, financial status, and the number of employees, indicated better prospects for the next quarter and the following year compared to the current quarter. The study's findings suggest that companies in SME-concentrated areas of Jeonbuk are relatively accurate in recognizing the crisis situation of their own businesses and operating markets. Additionally, the companies responded that crisis monitoring is necessary. Differences in difficulties faced by the manufacturing and non-manufacturing sectors imply the need for industry-specific financial support programs. Based on the survey results, we propose financial support projects tailored to the manufacturing and non-manufacturing sectors, considering the degree of market competition. For more precise research, future studies will involve extracting larger samples and conducting a detailed analysis by subdividing manufacturing sectors (e.g., food, metal) and non-manufacturing sectors (e.g., agriculture, design).

Sequential zone picking is an order picking method designed to enhance warehouse efficiency by dividing the storage area into multiple zones and picking items in a sequential order across these zones. Picked items are often placed in dedicated totes and transported between zones using a conveyor system, which manages the picking flow but can occasionally result in inefficiencies during the process. This study presents a variant of the sequential zone picking system, called a dual-lane zone picking system (DZP), which consists of two parallel conveyor lanes without buffers between consecutive zones. This conveyor configuration allows the picker in each zone to alternate processing between the two lanes, thereby lessening the constraints of tote transitions between zones and improving both system throughput and picker utilization. We design and conduct a series of experiments using a discrete-event simulation model to evaluate the performance of DZPs. The experiment results indicate that DZP surpasses the original single-lane zone picking system by shortening the system’s mean flow time in low flow intensity scenarios and achieving a higher maximum throughput and worker utilization in high flow intensity scenarios. Additionally, we investigate the effects of the number of zones and order batching size on the performance of DZP to gain further insights into the system’s operational control.

This study focuses on the effectiveness of regional business support programs funded by South Korea's Balanced National Development Special Account, one of the policies designed to address regional imbalances and promote local autonomy. Using the analytical approach including DEA (Data Envelopment Analysis) methodology, This study analyzed the efficiency of 76 star companies in the Jeonbuk region based on their performance from 2018 to 2023. This study was designed to improve previous studies limitations, which only analyzed simple input-output efficiency in the short term, by using six years of mid-term data to comprehensively evaluate input variables in both R&D and Non-R&D sectors. The main purpose of this study is to analyze the effectiveness of the expiring Star Company Development Program by evaluating efficiency of supported company groups using DEA and to propose support models and policy suggestions for upcoming regional specialized industries support program by identifying the features of both optimal and inefficiency models. For this, employments along with financial indicators such as sales revenue, operating profit, and total assets were set as output variables, with R&D and non-R&D support amounts were set as input variables for analysis. According to the results, the optimal efficiency model group has strong intellectual property acquisition capabilities, and continuous R&D investment. It shows that continuous innovation activities are a key factor for improving the effectiveness of support. This study found that, from a mid․long term perspective, policy support programs should be customized by unique characteristics of each industry field, Based on this, it was suggested that upcoming regional specialized industry support programs in the Jeonbuk region should include policy planning and support program design to complement the weaknesses of each industry field.

As digital transformation accelerates, platform business has become a core business model in modern society. Platform business has a network effect where the winner takes all. For this reason, it is crucial for a company's pricing policy to attract as many customers as possible in the early stages of business. Telecommunication service companies are experiencing stagnant growth due to the saturation of the smartphone market and intensifying competition in rates, but the burden of maintaining communication networks is increasing due to the rapid increase in traffic caused by domestic and foreign CSPs. This study aims to understand the dynamic characteristics of the telecommunications market by focusing on pricing policy. To this end, we analyzed how ISPs, CSPs, and consumers react to changes in pricing policy based on the prisoner's dilemma theory. The analysis of the dynamic characteristics of the market was conducted through simulation using the Agent-Based Model.

Bearing-shaft systems are essential components in various automated manufacturing processes, primarily designed for the efficient rotation of a main shaft by a motor. Accurate fault detection is critical for operating manufacturing processes, yet challenges remain in sensor selection and optimization regarding types, locations, and positioning. Sound signals present a viable solution for fault detection, as microphones can capture mechanical sounds from remote locations and have been traditionally employed for monitoring machine health. However, recordings in real industrial environments always contain non-negligible ambient noise, which hampers effective fault detection. Utilizing a high-performance microphone for noise cancellation can be cost-prohibitive and impractical in actual manufacturing sites, therefore to address these challenges, we proposed a convolution neural network-based methodology for fault detection that analyzes the mechanical sounds generated from the bearing-shaft system in the form of Log-mel spectrograms. To mitigate the impact of environmental noise in recordings made with commercial microphones, we also developed a denoising autoencoder that operates without requiring any expert knowledge of the system. The proposed DAE-CNN model demonstrates high performance in fault detection regardless of whether environmental noise is included(98.1%) or not(100%). It indicates that the proposed methodology effectively preserves significant signal features while overcoming the negative influence of ambient noise present in the collected datasets in both fault detection and fault type classification.

Micro display technology has become a key element of digital innovation, gaining attention with immersive technologies like AR/VR, and advancing in fields such as education, military, and healthcare. This study aims to analyze micro display technology trends, which are increasingly important across industries, and to provide insights that help companies develop strategies for related technologies. Using the patent database, BERTopic, a recent topic modeling technique, was applied to identify key themes in micro display technology development. Time-series analysis was also conducted to examine changes in research trends over time. These findings are expected to guide companies and research institutions in setting future technology development directions and strategies.

아프리카계 미국작가들이 창작한 문학 작품들인 “아프리카계 미국인 문 학”은 미 전역에서 고통 받은 흑인들을 탐구한다. 이들 저자는 다문화적 배경에도 주 로 백인에 의한 비백인의 지배와 그로 인한 영향, 특히 인종 차별 문제에 대해 묘사 하려 한다. 그들 작가가 다루는 다양한 주제들은 시대의 흐름에 따라 많은 변화를 겪 었다. 미국 남북 전쟁 이전에, 아프리카계 미국인 작가들은 주로 인종차별, 종교, 그리 고 노예제 문제를 다루었지만, 이제 아프리카계 미국작가들은 자신들의 감정, 행동, 그 리고 죽음에 대한 인식을 기록한다. 이들 작품에서 등장하는 아프리카계 미국인 주인 공들은 종종 자신들이 통제할 수 없는 일들을 강제로 수행해야 하는 무력한 인물로 묘사된다. 일반적으로 아프리카계 미국인 작가들은 인종차별, 흑인 미학, 그리고 정체 성 탐구에 대해 글을 쓴다. 주목할 만한 현대 아프리카계 미국인 소설가로는 스콧 리 드와 오마르 타이리가 있다. 그들의 저작은 일반적으로 인종 간의 상호작용과 흑인 미 국인들의 가장 열악한 경제적 상황을 묘사한다. 이 글의 주요 목적은 인종 정치와 차 별이 아프라카계 미국인들의 성공을 어떻게 방해하는지를 분석하는 것이다. 분석을 위 해 탈식민지 이론과 비판적 인종 이론을 사용한다.

This study analyzes the impact of ESG (Environmental, Social, and Governance) activities on Corporate Financial Performance(CFP) using machine learning techniques. To address the linear limitations of traditional multiple regression analysis, the study employs AutoML (Automated Machine Learning) to capture the nonlinear relationships between ESG activities and CFP. The dataset consists of 635 companies listed on KOSPI and KOSDAQ from 2013 to 2021, with Tobin's Q used as the dependent variable representing CFP. The results show that machine learning models outperformed traditional regression models in predicting firm value. In particular, the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) model exhibited the best predictive performance. Among ESG activities, the Social (S) indicator had a positive effect on CFP, suggesting that corporate social responsibility enhances corporate reputation and trust, leading to long-term positive outcomes. In contrast, the Environmental (E) and Governance (G) indicators had negative effects in the short term, likely due to factors such as the initial costs associated with environmental investments or governance improvements. Using the SHAP (Shapley Additive exPlanations) technique to evaluate the importance of each variable, it was found that Return on Assets (ROA), firm size (SIZE), and foreign ownership (FOR) were key factors influencing CFP. ROA and foreign ownership had positive effects on firm value, while major shareholder ownership (MASR) showed a negative impact. This study differentiates itself from previous research by analyzing the nonlinear effects of ESG activities on CFP and presents a more accurate and interpretable prediction model by incorporating machine learning and XAI (Explainable AI) techniques.

As the Fourth Industrial Revolution advances, smart factories have become a new manufacturing paradigm, integrating technologies such as Information and Communication Technology (ICT), the Internet of Things (IoT), Artificial Intelligence (AI), and big data analytics to overcome traditional manufacturing limitations and enhance global competitiveness. This study offers a comprehensive approach by evaluating both technological and economic performance of smart factory Research and Development (R&D) projects, addressing gaps in previous studies that focused narrowly on either aspect. The research combines Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling and Data Envelopment Analysis (DEA) to quantitatively compare the efficiency of various topics. This integrated approach not only identifies key research themes but also evaluates how effectively resources are utilized within each theme, supporting strategic decision-making for optimal resource allocation. Additionally, non-parametric statistical tests are applied to detect performance differences between topics, providing insights into areas of comparative advantage. Unlike traditional DEA methods, which face limitations in generalizing results, this study offers a more nuanced analysis by benchmarking efficiency across thematic areas. The findings highlight the superior performance of projects incorporating AI, IoT, and big data, as well as those led by the Ministry of Trade, Industry, and Energy (MOTIE) and small and medium-sized enterprises (SMEs). The regional analysis reveals significant contributions from non-metropolitan areas, emphasizing the need for balanced development. This research provides policymakers and industry leaders with strategic insights, guiding the efficient allocation of R&D resources and fostering the development of smart factories aligned with global trends and national goals.

본 연구는 금속성 물질로 인해 발생하는 자화율 인공물(susceptibility artifact)의 정확한 길이 측정을 위해 자체 제작한 팬텀을 이용하여 분석하였다. 치과용 임플란트 고정체를 자체 제작한 아크릴 팬텀에 위치시키고, T2 강조 영상을 통해 자화율 인공물을 검사하였다. 자화율 인공물의 길이를 팬텀 기반 측정법과 선 프로파일 기반 측정법을 사용하여 분석하였고 팬텀 기반 측정법을 기준값으로 선 프로파일 기반 측정법으로 도출된 결과와 비교하였다. 결과 적으로 선 프로파일 기반 측정법에서 배경 신호 기준 25% 허용 범위를 설정했을 때 팬텀 기반 측정법과 가장 유사한 데이터를 얻을 수 있었다. 이를 통해 선 프로파일 기반 측정법이 자화율 인공물 길이의 정량적 측정에 적합할 수 있는 가능성을 확인하였다. 추후 미흡한 부분을 보완한 추가 연구를 통해 자화율 인공물 연구에서 객관적인 데이터 제공이 가능할 수 있게 되기를 기대한다.

민족 오페라는 중국 오페라 예술의 중요한 구성 부분이며, 시대의 발전은 중국 민족 오페라의 끊임없는 발전을 추진한 다. <홍류팽배(紅流澎湃)>는 당 건설 내용을 소재로 한 중국 혁명 주제 오페라이다. 이 극은 중국 공산당의 우수한 당원이 며, 중국 농민 혁명 운동의 선구자인 팽패 동지의 영웅담을 모델로 삼는다. 본문은 주로 극 중 남자 주인공 팽패를 연구 대상으로 한다. 전체 오페라의 창작 배경과 줄거리, 인물에 대 해 간략하면서도 요점을 잡아 소개하는 기초 위에서 팽패를 접 근 점으로 삼아 그 역할 이미지, 가사와 음악 분석의 몇 가지 측면에서 해석하려 한다. 주인공 팽패를 분석할 때, 필자는 그 가 지주 집안 출신으로 혁명에 뛰어들면서 보여준 인격 매력을 중점적으로 연구했다. 팽패가 이상과 신념을 단호히 추구하며 이를 위해 자기희생을 하는 태도는 단순히 개인의 성품을 보여 주는 것뿐만이 아니라, 사실은 당시 사회 변동의 배경 아래에 서 학식이 있는 젊은이들이 가진 각오와 사명감을 더욱 깊이 반영하는 것이다. 이 연구에서 필자는 오페라의 음악이 여러 가지 음악 요소를 교묘하게 융합시켜 민족적 특성을 충분히 보 여주고 혁신성이 강하다고 생각한다. 팽패의 음악 테마는 지역 스타일의 음조를 바탕으로 팽패의 성격 특성과 감정 표현을 생 동감 있게 나타내, 인물 이미지 구축에 음악적 지원을 제공한 다. 이러한 음악과 인물이 밀접하게 연관된 창작 모델은 민족 오페라의 발전에 매우 중요한 작용을 한다.

본 연구는 국악곡 밑도드리, 웃도드리, 평조회상 타령의 인공 지능 기반 위상수학적 분석 결과에서 사이클 및 사이클 중첩의 음악적 의미를 해석하였다. 세 악곡의 위상학적 분석에서 가장 흥미로웠던 점은 밑도드리, 웃도드리, 타령에서 사이클 중첩률 이 각각 36%, 32%, 타령 0%로 나타났다는 점이다. 본 연구 결 과, 이는 악곡의 선율적 반복 구조와의 관련성보다 음들의 조 합 방식 즉, 선율적 다양성과 직접적으로 연관되는 것으로 해 석되었다. 또한 동일 계열 악곡인 밑도드리와 웃도드리가 위상 공간의 사이클 양상에서 뚜렷이 변별되었는데, 이를 선율적인 작은 변화도 위상공간에서는 큰 차이를 일으킬 수 있는 것으로 해석했다. AI를 활용한 음악 연구에 있어, 음악학자들은 AI에 의한 음 악 결과물들의 의미를 추론하고, 그러한 일련의 시도들이 그 자체의 학문적 호기심을 넘어 인간 사회와 예술 문화를 더 깊 이 있게 사유하고 해석하는 데 바람직한 방향으로 작용할 수 있도록 관심을 기울여야 할 것이다. 앞으로 AI를 활용한 국악 연구 및 창작이 더욱 의미를 지니기 위해서는 다양한 국악 음 원들을 정교하게 분석하고, 국악적 특수성을 적합하게 데이터 화할 수 있는 방법론들이 심화 연구되어야 할 것이다.

주천이(朱踐耳, 1922-2017)는 중국 현대의 유명한 작곡가 중 한 사람으로, 평생을 민족 음악 창작과 탐구에 헌신하였다. 그 는 중화 민족의 우수한 전통 문화를 토대로 서양 현대 작곡 기 법을 결합함으로써 수많은 영향력 있는 음악 작품을 창작하였 다. 특히 그의 교향곡 작품들은 강한 민족적 색채와 시대적 특 성을 반영하였으며, 전통 문화와 현대 작곡 기법을 깊이 있게 융합함으로써 높은 문화적, 예술적 가치를 지니고 있다. 본 연 구는 주천이의 교향 모음곡 <검령소묘(黔嶺素描)> Op.23의 <사루생(賽蘆笙)> 악장을 연구 대상으로 삼아, 민족 문화와 음 악 분석의 관점에서 이 작품이 서양 현대 작곡 기술과 중국 민 족·민속 문화를 어떻게 융합하였는지를 고찰하고자 하였다. 본 논문에서는 이 작품에 내포된 민족 문화, 음악 구조, 화성의 사 용 등 다양한 측면을 분석함으로써 작곡가의 작곡 기법의 특징 과 규칙을 탐구하며, 나아가 그의 음악 창작에 대한 사고방식 과 창작 기법을 이해하고 습득하는 것이 목적이었다.

본 논문은 이완의 작업, <메이드인>(2013)과 <고유시>(2017)를 중심으로, 포디즘 이후 등장한 네트워크 사회의 기술적 및 경제적 전환의 동기와 인과를 조명한다. 이 특정한 역사적 맥락에서 노동과 자본주의 가속도, 그리고 그 사회경제적 구조의 권력 역학이 행복의 개념과 이미 지를 개인적 이상에서 정량화된 기호의 척도로 전환하는 과정을 분석한다. 특히 1980년대 이후 디지털 네트워크의 융합은 물질적 상품을 넘 어 기호와 데이터의 생산 및 소비가 지배적인 환경을 조성하며, 글로벌 소비사회에서 개인 행복 담론이 노동의 추상화, 시간의 공간화, 그리고 계층적 구분과 동질화의 역학 속에서 재구성되는 방식을 드러낸다. 본 연구는 이완의 작업을 중심으로, 디지털 스펙터클이 초래하는 개인 행복 조건의 상품화 과정을 조명하며, 이를 통해 현대 소비사회에서 수직적 계층화와 수평적 동질화를 지속시키는 구조적 역학을 고찰한다.